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车载一体化配料装置上臂架结构优化设计研究
1
作者
贠军辉
郭岗
+1 位作者
贺利乐
王兴
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第4期125-127,132,共4页
以某重点项目的车载一体化配料装置上臂架为研究对象,针对其轻量化、稳定性好、翻转可靠的性能要求,对其进行结构拓扑优化及尺寸优化。根据优化后的结果确定了臂架侧面腹杆以及底面连杆的具体布局和截面尺寸参数,然后把优化结果和实际...
以某重点项目的车载一体化配料装置上臂架为研究对象,针对其轻量化、稳定性好、翻转可靠的性能要求,对其进行结构拓扑优化及尺寸优化。根据优化后的结果确定了臂架侧面腹杆以及底面连杆的具体布局和截面尺寸参数,然后把优化结果和实际市场主流尺寸规格相结合重新构建上臂架模型。最后数值分析表明:在保证上臂架力学特性的前提下,该优化方法减重147kg,节约了21%的材料,满足轻量化要求,最大变形量降低6mm,增强了结构的稳定性,最终实现优化的目标。
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关键词
车载一体化配料装置
有限元模型
拓扑优化
变密度法
轻量化
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职称材料
基于神经网络粉末冶金摆线转子成形模具磨损分析与优化
被引量:
2
2
作者
王兴
林育阳
+2 位作者
贺利乐
贠军辉
吕哲
《热加工工艺》
北大核心
2022年第16期44-48,共5页
在粉末压制成形过程中,模具磨损分析对保证产品质量与精度有着不可忽视的作用。以铁基材料摆线转子为例,基于Archard磨损模型和BP神经网络,结合有限元模拟,研究了成形过程中工艺参数对磨损量的影响规律。首先采用粉末压制试验获得铁基...
在粉末压制成形过程中,模具磨损分析对保证产品质量与精度有着不可忽视的作用。以铁基材料摆线转子为例,基于Archard磨损模型和BP神经网络,结合有限元模拟,研究了成形过程中工艺参数对磨损量的影响规律。首先采用粉末压制试验获得铁基材料的弹性模量、泊松比与密度之间的映射关系;选择摩擦系数、初始硬度、下压速度、压制方式作为工艺参数,构建3因素4水平以及1因素2水平的正交试验。其次基于Deform-3D有限元软件实现压制过程的数值模拟,将4种不同工艺参数作为输入,模具的磨损量作为输出,构建4×13×1的3层BP神经网络模型。最终结合遗传算法在各参数取值范围中完成迭代优化获取最佳工艺参数组合。结论表明,神经网络的预测值与实际值相对误差RE的平均值仅为4.45%,最佳工艺参数组合为:摩擦系数0.125、初始硬度63 HRC、下压速度1.558 mm/s、压制方式为双向压制,获得最小磨损量为1.5521×10^(-5)mm,提升了模具的使用寿命。
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关键词
铁基材料
正交试验
神经网络
磨损
数值模拟
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职称材料
题名
车载一体化配料装置上臂架结构优化设计研究
1
作者
贠军辉
郭岗
贺利乐
王兴
机构
西安建筑科技大学机电工程学院
中联重科股份有限公司国家混凝土机械工程技术研发中心
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第4期125-127,132,共4页
基金
湖南省科技重大专项项目(2018GK1040)。
文摘
以某重点项目的车载一体化配料装置上臂架为研究对象,针对其轻量化、稳定性好、翻转可靠的性能要求,对其进行结构拓扑优化及尺寸优化。根据优化后的结果确定了臂架侧面腹杆以及底面连杆的具体布局和截面尺寸参数,然后把优化结果和实际市场主流尺寸规格相结合重新构建上臂架模型。最后数值分析表明:在保证上臂架力学特性的前提下,该优化方法减重147kg,节约了21%的材料,满足轻量化要求,最大变形量降低6mm,增强了结构的稳定性,最终实现优化的目标。
关键词
车载一体化配料装置
有限元模型
拓扑优化
变密度法
轻量化
Keywords
Vehicle-Mounted Integrated Batching Device
Finite Element Model
Topology Optimization
Variable Density Method
Lightweight
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于神经网络粉末冶金摆线转子成形模具磨损分析与优化
被引量:
2
2
作者
王兴
林育阳
贺利乐
贠军辉
吕哲
机构
西安建筑科技大学机电工程学院
陕西省机械研究院
西安西电开关电气有限公司
出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第16期44-48,共5页
基金
陕西研发计划——一般项目(2020GY-245)。
文摘
在粉末压制成形过程中,模具磨损分析对保证产品质量与精度有着不可忽视的作用。以铁基材料摆线转子为例,基于Archard磨损模型和BP神经网络,结合有限元模拟,研究了成形过程中工艺参数对磨损量的影响规律。首先采用粉末压制试验获得铁基材料的弹性模量、泊松比与密度之间的映射关系;选择摩擦系数、初始硬度、下压速度、压制方式作为工艺参数,构建3因素4水平以及1因素2水平的正交试验。其次基于Deform-3D有限元软件实现压制过程的数值模拟,将4种不同工艺参数作为输入,模具的磨损量作为输出,构建4×13×1的3层BP神经网络模型。最终结合遗传算法在各参数取值范围中完成迭代优化获取最佳工艺参数组合。结论表明,神经网络的预测值与实际值相对误差RE的平均值仅为4.45%,最佳工艺参数组合为:摩擦系数0.125、初始硬度63 HRC、下压速度1.558 mm/s、压制方式为双向压制,获得最小磨损量为1.5521×10^(-5)mm,提升了模具的使用寿命。
关键词
铁基材料
正交试验
神经网络
磨损
数值模拟
Keywords
Fe-based material
orthogonal test
neural network
wear
numerical simulation
分类号
TG141 [金属学及工艺—金属材料]
TG305 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
车载一体化配料装置上臂架结构优化设计研究
贠军辉
郭岗
贺利乐
王兴
《机械设计与制造》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于神经网络粉末冶金摆线转子成形模具磨损分析与优化
王兴
林育阳
贺利乐
贠军辉
吕哲
《热加工工艺》
北大核心
2022
2
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职称材料
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